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Enregistrement W7042710515

Prevalence and correlates of resistance training in a regional Australian population

2012· article· en· W7042710515 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcquire (CQUniversity) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionAustralian populationPopulationResistance (ecology)Telephone interviewBivariate analysisTest (biology)Resistance trainingStrength trainingQuality of life (healthcare)Sample (material)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintenance of skeletal muscle mass and strength throughout the lifespan provides numerous health benefits and can reduce decrements in quality of life associated with aging. However, national health authorities have not widely promoted strength training to the general population. Purpose: To determine the prevalence of strength training in a regional Australian population. Methods: The Population Research Laboratory at Central Queensland University conducted a Computer-Assisted-Telephone-Interview survey (N = 1289; male = 635, female = 654) during October-November 2010. Respondents were 18 years of age or older that could be contacted by a direct-dialed, land-based telephone service. A telephone database using a computer program to select, with replacement, a simple random sample of phone numbers selected respondents. Respondents were asked demographic questions and their current resistance training status. Separate bivariate logistic regression models were used to examine the associations between the demographic variables of gender (male, female), age (18-34, 35-44, 45-54, $ 55 years), years of education (1-10, 11-12, 13-14, $ 15 years), self-reported physical activity (insufficiently active, sufficiently active), self-rated health (poor, fair, good, very good, excellent) and participation in resistance training. Significance for each test was set at (p , 0.05). Results: Only 13.2% (n = 170) of the respondents were currently participating in resistance training. Significantly more males reported resistance training than females. Respondents $55 years of age were significantly less likely to participate in resistance training than 18-34 year old respondents. Furthermore, years of education, self-reported physical activity and self-rated health were each significantly, positively associated with participation in resistance exercise. Conclusions: The prevalence of Australian’s currently participating in resistance training is low and was found to be influenced by factors including gender, age, years of education, self-reported physical activity and self rated health. The findings underscore the need to increase education on the benefits of regular resistance training with an emphasis on targeting adult populations to increase participation in strength training programs. Practical Applications: Approximately 45% of older adults have been estimated to be sarcopenic with approximately 20% being classified as functionally disabled. However, aerobic activity is being heavily promoted (Australia: ‘‘Working Together for a Healthy Active Australia’’; Canada: ‘‘SummerActive’’, ‘‘WinterActive’’; America ‘‘Verb’’, ‘‘NFL Play 60’’, ‘‘America-on-the-Move’’) in favor of resistance exercise which can enhance the quality of life in older adults. It is vital that health initiatives be put in place to promote resistance exercise to promote quality of life in aging populations and reduce the economic burden of sarcopenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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